一键使用模板、自动分析数据，核心物种、差异菌群、功能机制、文献思路全搞定，让你的微生物多样性数据直接变成科研成果！凌恩微生物多样性交付系统 V2.0 新增 AI 结果解读模块，从物种注释到差异筛选，智能串联分析逻辑，精准定位益生菌与病原菌，助力环境、肠道、土壤等研究高效落地。基于数据库与文献逻辑，AI 自动判别并标注潜在病原菌、有益益生菌，关联物种功能与样本表型，直接给出生物学指向性结论。自动按丰

功能驱动的选择策略，选择成熟、广泛认可的6种有益性状的菌株（Bacillus megaterium L, Pseudomonas fluorescens J, Bacillus velezensis SQR9, Pseudomonas stutzeri G, Cellulosimicrobium cellulans E, Azospirillum brasilense K），这些菌株具有固氮、溶磷

VFDB数据库全称为Virulence Factors of Pathogenic Bacteria，用于专门研究致病细菌、衣原体和支原体致病因子的数据库。

SARG（Structured Antibiotic Resistance Genes，https://smile.hku.hk/SARGs）数据库，其由ARDB和CARD整合而成，目前更新到v3.2版本，是已知的最为完整的抗生素抗性基因数据库。

MicroRNA（miRNA）是一类重要的小非编码RNA，在疾病诊断和治疗中发挥着重要作用

本次更新后的Greengenes2数据库允许直接整合16S rRNA和宏基因组数据集，将其统一在一个参考树中，分析结果表明，由相同样本生成的16S rRNA和宏基因组数据在主坐标空间、分类学和表型效应大小方面一致。过去在比对16s和宏基因组数据集上进行的努力仍然导致分布不重叠，只有像Procrustes分析这样的技术才能显示结果之间的关系，而Greengenes2树和UniFrac（一种系统发育的

Microbiome发表了一种新的扩增子数据处理神器——LotuS2

PCycDB是一个全面的、准确的磷循环基因注释工具

随着测序的不断发展，单细胞转录组测序（Single-cell RNA sequencing，scRNA-seq）以其前所未有的分辨率在一众技术中脱颖而出，正深刻变革着我们对生命复杂性的认知。

该研究主要介绍了一种基于eDNA的机器学习方法，具有广泛的适用性，可用于生物监测，评估水库的健康状况。